在 17 月 XNUMX 日发表的一篇文章中 彭博资讯， Arm 负责制造全球 99% 的芯片，其首席执行官雷内·哈斯 (Rene Haas) 对当前的疯狂行为提出了警告 人工智能 （人工智能）主导科技公司。据该执行官称， 预测到 2030 年 数据中心 遍布世界各地的电力消耗量比整个印度还要高.
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行政长官提出的观点并非纯属猜测，并得到了立法会发表的一份报告的支持。 国际能源署，这揭示了生成式人工智能技术—— ChatGPT – 每个请求每小时消耗约 2,9 瓦的能量。该值比在搜索引擎上发出的请求大十倍，例如 Google例如。
哈斯还在彭博社发布的同一份材料中警告说，科技行业需要采取不同的方法，现在优先考虑能源优化和制定更可持续的举措，而这会损害纯粹的运营效率。考虑到负责人工智能技术的语言模型的训练和大量信息的处理 数据中心 需要大量且持续的能量供应， 雷内的预测揭示了技术世界真正停电的可能性。
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资料中心 及其在技术世界中的作用
更具体地说， 数据中心 在数字时代发挥着基础性作用，是现代技术基础设施的支柱。它们负责存储、处理和分发大量数据，保证在日益数据驱动的世界中信息的可用性和安全性。随着公司和组织产生的数据量爆炸式增长， 数据中心 对于促进技术发展、为各种数字服务和应用提供必要的基础设施已变得至关重要。
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在人工智能的背景下， 数据中心 发挥着更加关键的作用，特别是在生成人工智能领域。该技术专注于创建新内容，例如图像、音乐和文本，需要庞大的数据集来训练人工智能模型。你 数据中心 它们提供了存储和处理这些数据的理想环境，并提供了实时运行复杂算法的计算能力。 所以 数据中心 不仅可以维持技术进步，还可以实现人工智能领域的重大创新，以智能和创造性的方式推动数字内容的创建。
但这一切都是有代价的，而且它的价格越来越贵：根据国际能源署的数据，到 2026 年，全球数据中心消耗的电力将增加一倍以上，达到 1 太瓦时以上， 大约相当于日本每年的消费量.
价值数十亿美元的加工中心
全球支出 数据中心据研究小组 Dgtl Infra 估计，到 225 年，预计将超过 2024 亿美元。考虑到这些处理中心不仅仅是简单的服务器，它们覆盖大片土地，容纳各种物理组件，如布线、服务器、芯片和其他元件这些代表了大型工业建筑中现代计算的基础，因此不可能在考虑长期技术发展的同时忽略能源成本。
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还是打电话 大技术 继续向数据基础设施注入数十亿美元，以保持各自在技术竞赛中的地位。
据路透社消息，亚马逊网络服务宣布新投资 11 亿美元（约合 56 亿雷亚尔），用于建设新的 数据中心 在美国。
最后，根据执行董事的说法 Nvidia公司 – 当前人工智能领域的宠儿 – Jensen Huang， 需要1万亿美元 数据中心 以满足未来几年对信息处理和人工智能能力的强烈需求.
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需求不断增长，资金不断流入实验室。但这种速度能持续多久仍不确定。
没有人愿意被抛在后面
As 大技术 双方正在人工智能领域展开激烈争论，研发投入数十亿美元。 2023 年， Microsoft Ø Google 分别向这家初创公司投资了2亿美元和4亿美元 人类的，专注于生成式人工智能。 A Amazon 紧随其后，10 年将拨款 2022 亿美元用于人工智能研究，比上一年增长 33%。
这场技术竞赛的驱动力是相信人工智能将成为行业未来的基础。公司将人工智能视为创造新产品和服务、提高运营效率和增加利润的机会。此外，人工智能也被视为应对重大社会挑战的重要工具，例如 气候变化 和疾病。
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无论是亚马逊， Google 深思熟虑， Microsoft, 元 或者英伟达，绝对没有人愿意在这场必将塑造未来的竞赛中落伍。然而，如果不更认真地考虑替代方案来优化维持这些未来奇迹的成本， 一切都表明停电是一个更加切实的前景.
（本文提前发表于 newsletter做 Curto 新闻仅适用于付费订阅者。如果您想获得有关人工智能世界的第一手独家分析和笔记，请发现并订阅我们的 newsletters:
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